Ai最新进展

学习 AI 可以从以下几个方面开始： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 参考「」，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中可以查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI，建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。

以下是关于 AI 宠物赛道的相关信息： AI 与宠物的结合方式有多种： 1. AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，能帮助主人更好照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 2. AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发的智能互动玩具，可增强宠物娱乐体验，例如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的智能玩具等。 3. AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，能根据文字描述生成各种宠物形象图像，帮助宠物主人定制个性化形象。 4. AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统，通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 5. AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，利用 AI 技术分析宠物行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 学习路径建议： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 此外，还有一个摊位信息，其活动主题为“AI 宠物写真、AI 宠物旅拍”，slogan 是“不花钱让毛孩子走遍时间”，优势是本人为全网 13w 粉宠物博主@三小只它爹妈，账号有 ai 系列内容，有 ai 实践经验且自带流量，去年自驾带猫环游中国，找到了很多猫生照片的机位。摊位区域为 D，摊位类型为写真+宠物，需找主办方。 另外，火山引擎 AI 创造者大赛官方手册中提到了优秀奖的相关信息，包括 AI 座舱赛道、AI 营销赛道、AI 售后赛道的小组名称和 Bot 名称等。如有任何疑问，请随时与大赛组委会联系。

现在学习 AI 来得及，学习 AI 是有一定门槛的，但可以通过以下方式来应对： 1. 适合纯小白的学习模式：可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其学习模式是输入→模仿→自发创造。如果对费曼学习法没自信，可以尝试这种实践出来的模式。 2. 学习内容：由于 AI 节奏快，学习材料更新快，不建议直接复用旧内容。可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的领域，学习最新内容。 3. 时间安排：学习时间不是每天依次进行，有空的时候学习即可。 4. 学习状态：保持良好的学习状态有助于学习 AI，如果觉得难以做到，能学多少算多少。 5. 费用方面：学习资源通常有免费开源的。 6. 新手学习步骤： 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始学习之旅：在「」中找到初学者课程，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，比如掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品，并在知识库分享。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动，了解工作原理和交互方式。 此外，与“AI+教育”前辈交流得出：学习通常只有功利导向才有强烈付费意愿。“突破性新技术+垂直行业知识”组合能为学习者带来更高投入产出比，放在 AI 领域意味着“让 AI 工程师懂行业，让行业专家懂 AI”，但要找到高价值应用场景。现阶段“AI 口嗨者众，AI 实干家寡”主要是缺乏足够正反馈的高价值应用场景。

以下是全面学习 AI 写作步骤的相关知识： 利用 AI 写课题的步骤： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据，使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，进行最后的格式调整。 利用 AI 写行业调研报告的步骤： 1. 让 AI 阅读学习：一篇优秀的行业调研报告，总结方法论，输出研究方法和操作框架。 2. 问 AI：文章收集行业数据时使用的一手和二手数据，推荐靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI：参考上述内容，写一份“XXX 行业调研报告”，推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号，并输出框架。 4. 要求 AI：针对框架丰富每一章节内容，每章字数大于 200 字。 5. 完成初稿后，根据需求让 AI 完善章节内容，结合自身经验和知识润色调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 写作时，应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。“有深度”可通过自身对行业的了解整理深度洞察和见解，或深度咨询 AI 并借助其知识，边学习、研究、总结。获取操作示例可点击链接： 欢迎交流，共同进步！

以下为为您提供的 AI 教程相关内容： 第 32 期 Video Battle 视频挑战赛中关于 AI 的部分： 参考视频及视频工具建议： ，包括白马少年文生图教程等。 阿米、红泥小火炉、岳超楠等人的 VB 工作流拆解，相关链接：https://www.xiaohongshu.com/explore/66699475000000000e0325cf 、https://www.xiaohongshu.com/explore/66699e13000000000d00d236 等。 方法 0 中 guahunyo 老师的工作流，相关内容：comfy 工作流，文件： 。 方法 0 中【Dreamina 深度图出图+出视频】，使用 Dreamina 图片生成功能：https://dreamina.jianying.com/aitool/image/generate ，包括上传深度图，选择适应画布比例等操作。 AI 线上绘画教程： 如果工作中需要大量图片，AI 生图是高效解决办法。主流工具如 midjourney（MJ）付费成本高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低，但有 这样的免费在线 SD 工具网站。 本教程旨在让入门玩家在半个小时内自由上手创作绘图，适用于入门玩家，可应用于职场。若有疑问或发现不清晰之处，可在评论区联系或加微信 designurlife1st（备注来意：ai 绘图交流），教程内容会持续更新。

AI 视频色调是一种在视频处理中用于营造特定视觉效果和情感氛围的重要元素。 双色调颜色是一种特殊的色彩处理技术，常用于图像设计和视频处理。其定义为将视频图像的阴影和高光分别替换为两种选定的颜色，通常是互补色或对比鲜明的颜色。这种技术起源于印刷行业，最初是为了节省油墨成本而发展起来的。在色彩理论方面，双色调颜色可以运用互补色、类比色、三角色彩、分裂互补色等方式来选择颜色组合，以创造不同的视觉效果。其应用场景广泛，包括品牌识别、情感传达、数据可视化、艺术摄影、电影调色等。常见的颜色组合有黑色和另一种亮色（如黄色、粉红色、青色等）、蓝色和橙色、紫色和黄色、红色和青色等。双色调技术具有在视觉冲击力、品牌识别、情感传达、技术经济性、设计灵活性等多方面的优点。 此外，在海螺 AIPrompt 教学中，对于视频画面的色调也可以通过 Prompt 精确公式进行设定。比如可以对画面色调的冷暖、视觉风格、氛围感等进行限定，以获得更符合预期的视频表现效果。例如“一对情侣坐在公园的长椅上交流，镜头维持固定拍摄情侣，画面色调偏暖，氛围温馨”“一只小羊在一片草地里低头吃草，镜头缓缓推进小羊，画面色调自然写实”。 不同的城市在视频色调设定上也可能有特定的颜色代表，如北京通常用红色代表其作为首都的象征，上海用蓝色代表现代化和海洋性气候，广州用绿色代表亚热带气候和丰富植被，深圳用银色代表高科技产业和现代化城市形象，杭州用粉色代表西湖美景和浪漫氛围，郑州用黄色代表中原大地，武汉用橙色代表热情活力，南京用紫色代表历史文化底蕴，成都用金色代表繁荣和美食文化，重庆用棕色代表山城特色和火锅文化，长沙用青色代表清新活力，厦门用浅蓝色代表海滨风光和宜人气候。

以下是国产 AI 大模型的最新进展： 通义千问的 Qwen 系列表现出色：Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、能参与国际竞争的国产大模型。Qwen 多次冲进相关榜单，得分不断提高，其开源模型累计下载量突破 1600 万，国内外有大量开发者基于 Qwen 开发模型和应用，尤其在企业级领域。通义大模型证明了开源开放的力量。 国内大模型落地情况：2024 年被称为国内大模型落地元年，1 至 11 月，大模型中标项目共 728 个，是 2023 年全年的 3.6 倍；中标金额 17.1 亿元，是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。厂商方面，百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。 其他进展：智谱一年间推出了 4 代 GLM，一直是国内能力较好的模型之一。MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型和“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。月之暗面专注长 Token 能力，在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。但硬件层上的卡脖子问题仍未缓解，国内目前仍无胜任大模型训练的芯片，在推理上虽有 Nvidia 的替代产品逐渐出现，但华为昇腾在单卡指标上距离不远，因稳定性不足和缺乏 Cuda 生态，仍需时间打磨。

以下是 AI 方面的一些最新进展： 1. 2024 人工智能现状报告：由剑桥大学和 AI 风险投资公司 Air Street Capital 的相关人员共同发表，围绕人工智能领域的最新进展、政治动态、安全挑战及未来预测几大方面进行说明。 2. AI 绘画：从生成艺术作品到辅助艺术创作，逐渐改变传统艺术面貌。技术进步使创作质量和速度取得突破，为艺术家提供新工具和可能性，但也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的讨论，带来对从业者职业安全的焦虑和“侵权”嫌疑的反对之声。 3. 技术历史和发展方向： 发展历程：包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期的机器学习算法；深度学习时期的深度神经网络等。 前沿技术点：大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉语言模型、多模态融合）、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速。

以下是关于人工智能与 AI 诈骗的最新进展： 在 2024 年，AI 领域有诸多进展。在图像和视频方面，超短视频的精细操控，如表情、细致动作、视频文字匹配等有所发展，有一定操控能力的生成式短视频中，风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。AI 音频能力长足进展，带感情的 AI 配音基本成熟。“全真 AI 颜值网红”出现，可稳定输出视频并直播带货。游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。AI 男/女朋友聊天基本成熟，在记忆上有明显突破，能较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。AI 的商业模式开始有明确用例，如数据合成、工程平台、模型安全等。可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，虽然大多数不会成功。中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平，美国可能出现 GPT5，世界上开始出现“主权 AI”。华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代稍晚）。然而，AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧，AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 在 3 月底的 23 个最新 AI 产品中，有室内装修自动渲染的 HomeByte，生成效果超赞的新视觉模型 Playground v1，“图生文”反向工具 Clip Interrogator 以及致力于解决电话诈骗的 GPTCHA 等。 在技术应用方面，LLMs 能自动化写代码等流程，交通应用如 Google Maps 和 CityMapper 也使用了 AI。AI 在银行业的欺诈检测、信用管理和文件处理等方面发挥作用。同时，AI 还在药物研发、解决气候危机等领域有重要应用。 总之，AI 技术在不断发展的同时，也带来了如诈骗等问题，需要关注和解决。

以下是 AI 加教育的最新进展： 案例方面： “AI 赋能教师全场景”，来自 MQ 老师的投稿贡献。 “未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI”，揭示了人工智能在教育领域从理论走向实际应用带来的颠覆性改变。 “化学：使用大型语言模型进行自主化学研究”。 “翻译：怎么把一份英文 PDF 完整地翻译成中文？”，介绍了 8 种方法。 对未来的预判： 个性化学习时代已到来，AI 将作为教育生态系统的一部分与人类教师协作，为孩子提供不同的学习体验，如混合式教学、定制学习路径等。 教育工作者将成为学习的引导者和伙伴，更多关注孩子的全人发展，如创造力和社交智慧。 未来 3 年，提升人机协作效率的领域，如 AI 作业批改、备课、定制教育规划、学前启蒙等，对教育从业者蕴藏着巨大机遇。 探索实践： 过去半年多，梳理教学和育儿工作流，每个环节与 AI 协作可大幅提升效率，但也加剧了知识获取的不平等。从家长的“育”、老师的“教”和学生的“学”进行了落地实践的拆解。

大型语言模型（LLM）在编写ABAP代码方面的能力正在不断提升。ABAP（高级业务应用编程）是SAP系统的编程语言，专门用于开发企业资源规划（ERP）软件。以下是一些LLM编写ABAP代码的最新进展： 1. 代码生成：LLM可以基于自然语言描述生成ABAP代码片段，帮助开发者快速实现特定功能。 2. 代码补全：通过机器学习技术，LLM能够预测并补全ABAP代码，提高开发效率。 3. 代码审查：LLM可以分析ABAP代码，识别潜在的错误和不规范的编程实践。 4. 文档生成：LLM能够根据ABAP代码自动生成文档，包括函数描述、参数说明等。 5. 模式识别：LLM可以识别ABAP编程中的常见模式和最佳实践，并在代码生成时应用这些模式。 6. 交互式学习：一些LLM提供交互式学习环境，帮助开发者通过实例学习ABAP编程。 7. 集成开发环境（IDE）插件：LLM技术被集成到ABAP开发工具中，提供智能代码提示和错误检测。 8. 自动化测试：LLM可以生成测试用例，帮助自动化ABAP代码的测试过程。 9. 性能优化：LLM可以分析ABAP代码的性能瓶颈，并提出优化建议。 10. 跨语言能力：一些LLM能够理解多种编程语言的概念，并将其应用于ABAP代码的编写。 然而，尽管LLM在编写ABAP代码方面取得了进展，但它们仍然面临一些挑战，例如： 领域特定知识：ABAP是一种领域特定的语言，需要对SAP系统有深入的理解。 复杂逻辑处理：企业级应用的逻辑可能非常复杂，LLM需要能够处理这些复杂性。 代码维护性：自动生成的代码需要易于理解和维护。 随着技术的发展，LLM在ABAP编程领域的应用将越来越广泛，但它们可能仍然需要与人类开发者合作，以确保生成的代码既高效又可靠。

GPT4是OpenAI开发的大型多模态语言模型，它能够接受图像和文本输入，并产生文本输出。以下是GPT4的一些最新进展： 1. GPT4 Turbo的发布：OpenAI推出了GPT4 Turbo的预览版，这是一个更强大的模型，它了解截至2023年4月的世界事件。GPT4 Turbo具有128K的上下文窗口，可以处理相当于300多页文本的输入。相比于GPT4，GPT4 Turbo在性能上进行了优化，提供了更低的价格，输入token价格降低了3倍，输出token价格降低了2倍。 2. 功能和性能提升：GPT4 Turbo支持多模态API调用，包括视觉功能和DALL·E 3 API。它还在指令跟随和JSON模式方面进行了改进，提供了更高的准确性和更有效的JSON格式输出。 3. 可重复输出和对数概率：GPT4 Turbo引入了新的seed参数，允许模型返回大部分时间一致的完成，这对于调试请求和编写单元测试非常有用。OpenAI还计划推出一个功能，返回最可能输出的令牌的对数概率，这将对构建搜索体验中的自动完成等功能非常有用。 4. GPT3.5 Turbo更新：除了GPT4 Turbo之外，OpenAI还发布了GPT3.5 Turbo的新版本，支持16K的上下文窗口，并改进了指令跟随、JSON模式和并行函数调用。 5. 助手API和新模态：OpenAI发布了助手API，允许开发者在自己的应用程序中构建Agent类体验。GPT4 Turbo可以通过Chat Completions API接受图像输入，实现生成标题、详细分析现实世界的图像以及阅读带有图表的文档等功能。 6. 技术报告：OpenAI发布了GPT4的技术报告，详细介绍了模型的开发、性能、能力和局限性。GPT4在多项专业和学术基准测试中展现出人类水平的表现，包括通过模拟律师资格考试并在SAT考试中取得高分。 7. 安全性和可靠性：尽管GPT4在性能上取得了显著进步，但它仍然存在一些局限性，例如可能产生不准确的信息（俗称“幻觉”）和有限的上下文窗口。OpenAI在模型开发过程中注重安全性，以减少潜在的风险。 8. 企业级服务：Azure OpenAI服务发布了企业级可用的GPT4国际预览版，允许企业构建自己的应用程序，并利用生成式AI技术提高效率。 9. 价格降低和速率限制提高：OpenAI降低了API价格，以将节省的费用传递给开发者，并提高了每分钟的令牌限制，以帮助开发者扩展应用程序。 10. 版权保护：OpenAI推出了版权保护措施，如果客户面临版权侵权的法律索赔，OpenAI将介入保护客户并支付相关费用。 这些进展显示了GPT4在多模态能力、性能优化、安全性和企业级应用方面的持续发展和创新。随着GPT4的不断改进和新功能的推出，它在自然语言处理领域的应用潜力将进一步扩大。